Design of Experiments

Дослідження природи явищ.

Великий гравець «Нью-Йорк Янкіз» Йоги Берра сказав: «…Ви можете побачити багато чого, просто спостерігаючи»

Справді, спостереження за процесом є важливим етапом дослідження та невід’ємною частиною вивчення принципів роботи системи, що генерує такий процес. Однак, щоб зрозуміти, що відбувається з процесом, ви повинні робити більше, ніж просто спостерігати. Для реального розуміння причинно-наслідкових зв’язків, ви повинні змінювати вхідні змінні та спостерігати за змінами у вихідних даних системи. Іншими словами вам необхідно провести експерименти над системою. Спостереження можуть призвести до появи гіпотез про те, як працює система, але експерименти необхідні для підтвердження правильності цих теорій.

Мета експериментів – поява нових знань.

Будь-які дослідження практично завжди пов’язані з експериментами. Експерименти необхідні для створення нових знань про конкретний процес чи систему. Експеримент – це тест або серія тестів, в яких вносяться цілеспрямовані зміни до вхідних змінних систем, щоб ми могли спостерігати і встановлювати причини змін на виході.

У результаті ми можемо визначити, які вхідні змінні відповідають за зміни, що спостерігаються, і розробити модель причинно-наслідкових зв’язків між вхідними і вихідними змінними. Така модель може застосовуватися на підтвердження особливостей роботи системи чи прийняття управлінських рішень.

Чому важливому ви навчитеся на цьому тренінгу.

На цьому тренінгу ви насамперед навчитеся планувати та проводити експерименти. Дізнаєтеся про основні прийоми та різновиди багатофакторного аналізу.

А також отримайте початкові знання щодо аналізу отриманих даних. Ви навчитеся правильно інтерпретувати статичні характеристики, щоб отримувати достовірні та об’єктивні висновки.

Для кого цей тренінг.

Ви – інженер-технолог і повинні розробити надійний процес, але не знаєте граничних значень робочої температури. Вам необхідно підтвердити ваші припущення, для цього необхідно організувати експеримент.

Ви – співробітник служби контролю за якістю і вас турбує процес, на якому періодично виникають дефекти. У ході групового мозкового штурму ви виробили кілька гіпотез і вам необхідно їх перевірити.

Ви інженер-механік та відповідаєте за обслуговування машин. Ви повинні визначити, які фактори впливають на прискорене зношування валів. Придбання цих знань збереже компанії сотні тисяч доларів. Вам необхідно провести серію експериментів…

У всіх випадках краще спочатку інвестувати у знання нашому тренінгу, ніж заплатити високу ціну невірних висновків у реальній життєвій ситуації.

Навчальний план (Теми / питання)

День 1

Що таке експеримент: основні особливості та термінологія
Принципи проведення ефективних експериментів
Види експериментів та їх застосування

Ми розглянемо суть експериментів, ознайомимося з основними поняттями, термінами та принципами, які використовуються в DOE. Також зрозуміємо, у яких випадках які експерименти варто вибирати в залежності від наших цілей.

День 2

Основні показники описової статистики
Графічне подання даних у DOE
Нормальність розподілу

У цьому розділі слухачі отримають базові статистичні знання, необхідні проведення експериментів і правильної інтерпретації отриманих результатів. З описової статистики буде розглянуто основні показники середніх значень та варіабельності. Для візуалізації даних у DOE ми розберемо ймовірнісний графік, ящикову діаграму та гістограму. Також слухачі дізнаються про нормальність розподілу даних та навчаться її визначати.

День 3

Етапи планування та реалізація експериментів
Практичний приклад у Minitab: Однофакторний експеримент (OFAT)

Ми розглянемо 7 основних кроків організації та проведення експериментів. Застосування даного алгоритму допоможе уникнути основних помилок та заощадити ресурси у процесі вашої діяльності.

Як практичне завдання ми розглянемо приклад простого експерименту, в якому будемо аналізувати вплив одного єдиного фактора на цікавий для нас показник. До таких експериментів можна віднести, наприклад, визначення ефективності ліків на групі людей (до і після споживання ліків) або наявності різниці як робота двох змін (чи дійсно одна зміна працює краще за іншу) і т.д. Процес проведення аналізу та підсумкові результати будуть показані у спеціалізованій програмі для статистичного аналізу – Minitab.

День 4

Особливості Повного багатофакторного аналізу
Практичний приклад у Minitab: Двофакторний експеримент (2 k Factorial Design)

Для багатофакторного аналізу використовуються експерименти, в яких аналізується як одночасно два і більше факторів, що впливають на результат. Через свою складність такі експерименти мають свої особливості й у проведенні самого експерименту та інтерпретації статистичних результатів.

Як приклад розглянемо 2 k Factorial Design, тобто. експеримент з двома факторами. Припустимо, ви хочете дізнатися чи впливають час знаходження у фільтраційній системі та рівень рН води на ефективність очищення води, а якщо впливають, то якою мірою, і з яким рівнем рН потрібно взяти воду і наскільки помістити її у фільтр, щоб отримати потрібну нам ступінь очищення. Тоді вам знадобиться саме двофакторний експеримент.

Особливі умови участі

Попередньо Вам потрібно самостійно встановити програму для участі в онлайн-конференціях ZOOM, подати заявку на участь та отримати посилання для входу до віртуальної кімнати тренінгу. Все буде у прямому ефірі з можливістю живого спілкування. Ви зможете ставити запитання тренеру та отримувати відповіді.